引言TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是两种在网络通信中常用的传输层协议。它们各自具有不同的特点和优势，但在某些场景下，我们是否可以让它们使用同一个端口呢？...TCP 和 UDP 使用同一个端口的可行性4.1 原则上不允许根据TCP/IP协议的设计，TCP和UDP使用不同的协议号，因此它们不应该使用同一个端口。TCP使用协议号6，而UDP使用协议号17。...4.2.1 使用协议判断借助某些处理，我们可以通过检查数据包的协议字段，对TCP和UDP进行区分。如果能够准确判断数据包所属的协议，那么我们可以使用同一个端口进行共享。...然而，这可能需要特定的配置和处理程序来解析不同的协议。4.2.2 使用多个IP地址如果每个协议使用不同的IP地址，那么在同一主机上，我们可以分别为TCP和UDP分配不同的端口号。...通过使用不同的IP地址，我们可以在同一主机上实现TCP和UDP的端口共享。5. 总结在大多数情况下，TCP和UDP应该使用不同的端口。
复盘 构造函数作为虚函数？...先说构造函数，构造函数作为虚函数是不可以的，首先c++编译器上不会让你通过 在内存上，我们知道，一个对象会有一个虚函数表，虚函数表在构造函数中初始化，可是一个对象还没有完成实例化，他的虚函数表是不存在的...构造函数作为虚函数让人觉得是你的构造函数可能是动态的，那我觉得这可能是另一个设计模式，对象固定，构建方法动态来达到多态的目的，后面这段是我自己的看法 析构函数作为虚函数？...构造函数是不行的，但是析构函数作为虚函数确实常用的，特别是基类的析构函数一定要声明为虚函数。首先既然对象存在，那么虚函数表肯定存在，所以析构函数作为虚函数是合理的。...那在构造函数里能调用虚函数吗 这个问题之前腾讯后端一面出现过，我当时有点蒙 首先编译器是允许你这么做的，但是在构造函数里调用虚函数，可能达不到你想要的效果，我们看看下面的代码 class Father
根据 arxiv.org 上公布的论文，VGG 的卷积核大小为 (3, 3)，最大池化层核大小 (2, 2)，隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。...既然这是一个 Keras 模型，是不是和自己搭建的模型一样可以使用 summary() 方法一览模型的架构呢？答案是可以的。...从零构建 VGG16 本文使用 Keras 函数式 API 构建，当然也可以使用序列化模型，读者可以自己尝试。...2.1 导入 Keras 模型和层 从上文打印出来的模型架构，可以看到，VGG16 用到了卷积层(Conv2D), 最大池化层(MaxPooling2D), 扁平层(Flatten), 全联接层(Dense...activation='relu')(fc1) # 输出层 outputs = Dense(1000, activation='softmax')(fc2) 2.3 创建并预览模型 在使用函数是API
由于AlexNet采用的是LRN标准化,Keras没有内置函数实现,这里用batchNormalization代替 收件建立一个model.py的文件,里面存放着alexnet,vgg两种模型,直接导入就可以了...,为预定义损失函数名或者一个目标函数 metrics:列表,包含评估模型在训练和测试时的性能指标,典型用法是 metrics=['accuracy'] sample_weight_mode:如果需要按时间步为样本赋值...,使用main()函数 如果数据按照猫和狗分成两类,则使用main2()函数 ''' main2() 得到模型后该怎么测试一张图像呢？...： 1、梯度消失 2、表示瓶颈 （甚至，向任何 10层的神经网络添加残差连接，都可能会有帮助） 残差连接：让前面某层的输出作为后面某层的输入，从而在序列网络中有效地创造一条捷径。...# coding: utf-8 """函数式子API：权重共享 能够重复的使用同一个实例，这样相当于重复使用一个层的权重，不需要重新编写""" from keras import layers from
开始使用 Keras 函数式 API Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。...网络层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量 输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model） 这样的模型同 Keras 的 Sequential 模型一样，都可以被训练 from...relu')(x) predictions = Dense(10, activation='softmax')(x) # 这部分创建了一个包含输入层和三个全连接层的模型 model = Model(inputs...利用函数式 API，可以轻易地重用训练好的模型：可以将任何模型看作是一个层，然后通过传递一个张量来调用它。...(shape=(280, 256)) tweet_b = Input(shape=(280, 256)) 要在不同的输入上共享同一个层，只需实例化该层一次，然后根据需要传入你想要的输入即可： # 这一层可以输入一个矩阵
可以用编码函数h = f（x）表示。 2. 解码器：这部分旨在重构来自隐藏空间表示的输入。可以用解码函数r = g（h）表示。 ?...输入和输出是相同的，我们需要学习如何重构输入，例如使用adam优化器和均方误差损失函数。 接下来我会展示一个不完备的自编码器，隐藏层维度（64）小于输入（784）。...现在我们的实现使用3个隐藏层。任何隐藏层都可以作为特征表示，但为了使网络对称我们使用最中间的层。...= Model(input=x, output=r) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') 卷积自编码器 那么，自编码器可以用卷积代替完全连接层吗...已被正则化为稀疏的自编码器必须响应训练后数据集的唯一统计特征，而不仅仅是作为标识函数。通过这种方式，训练执行带有稀疏惩罚的复制任务可以产生一个学习有用特征作为副产（byproduct）的模型。
作为一个整体的自编码器可以用函数g（f（x））= r来描述，其中r与原始输入x相近。 ▌为什么要将输入复制到输出中？...普通自编码器 普通自编码器是三层网络，即具有一个隐藏层的神经网络。 输入和输出是相同的，我们将学习如何重构输入，例如使用adam优化器和均方误差损失函数。...现在我们的实现使用3个隐藏层，而不是一个。 任何隐藏层都可以作为特征表示，但我们将使网络结构对称并使用最中间的隐藏层。...autoencoder = Model(input=x, output=r) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') 卷积自编码器 我们也可能会问自己：自编码器可以用于卷积层而不是全连接层吗...稀疏自编码器必须响应数据集独特的统计特征，而不仅仅是作为标识函数。 通过这种方式，用稀疏性惩罚来执行复制任务的训练可以产生有用的特征模型。 我们可以限制自编码器重构的另一种方式是对损失函数施加约束。
自编码器由两部分组成： 编码器：这部分能将输入压缩成潜在空间表征，可以用编码函数h=f(x)表示。 解码器：这部分能重构来自潜在空间表征的输入，可以用解码函数r=g(h)表示。...它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。 在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。...在这里，实现中使用了3个隐含层，而不是只有一个。任意一个隐含层都可以作为特征表征，但是为了使网络对称，我们使用了最中间的网络层。...自编码器应用到卷积层吗？...要注意，在隐含层中，我们还加入了L1正则化，作为优化阶段中损失函数的惩罚项。与香草自编码器相比，这样操作后的数据表征更为稀疏。
关于端口的知识点，还是挺多可以讲的，比如还可以牵扯到这几个问题： 多个 TCP 服务进程可以同时绑定同一个端口吗？ 客户端的端口可以重复使用吗？...UDP 网络编程 TCP 和 UDP 可以同时绑定相同的端口吗？ 答案：可以的。 在数据链路层中，通过 MAC 地址来寻找局域网中的主机。在网际层中，通过 IP 地址来寻找网络中互连的主机或路由器。...在传输层中，需要通过端口进行寻址，来识别同一计算机中同时通信的不同应用程序。 所以，传输层的「端口号」的作用，是为了区分同一个主机上不同应用程序的数据包。...运行这两个程序后，通过 netstat 命令可以看到，TCP 和 UDP 是可以同时绑定同一个端口号的。 多个 TCP 服务进程可以绑定同一个端口吗？...多个客户端可以 bind 同一个端口吗？ bind 函数虽然常用于服务端网络编程中，但是它也是用于客户端的。
多层感知器 老式的神经网络由几个密集的层组成。在层之间，我们需要使用一个激活函数。该函数分别应用于每个组件，使我们可以使其非线性，使用比逻辑回归更复杂的模式。...每个层都带有S函数作为其激活函数。...训练集和验证集的准确性和log-loss 原则上，即使有一个隐藏的层，也可以近似任何函数 (参见：万能近似定理，universal approximation theorem)。...如果隐藏层太小，它就无法近似任何函数。当它变得太大时，网络很容易就会变得过度拟合——也就是记忆训练数据，但不能概括为其他图像。...现在，你可以自由地进行实验。 提示: 一般来说，3×3卷积是最好的;坚持使用它们（和只使用混合通道的1×1卷积）。 在进行每个MaxPool操作之前，你要有1-3个卷积层。
在ClassiFilerNet()函数中，可以看到调用了两次FeatureNetwork()函数，keras.models.Model也被使用的两次，因此生成的input1和input2是两个完全独立的模型分支...from keras.models import Sequential from keras.layers import merge, Conv2D, MaxPool2D, Activation, Dense...，其实maychnet是两个网络结构，一个是特征提取层(孪生)，一个度量层+匹配层(统称为决策层)""" input1 = FeatureNetwork() # 孪生网络中的一个特征提取...关键地方就在，只使用的一次Model，也就是说只创建了一次模型，虽然输入了两个输入，但其实使用的是同一个模型，因此权重共享的。...，其实maychnet是两个网络结构，一个是特征提取层(孪生)，一个度量层+匹配层(统称为决策层)""" if reuse: inp = Input(shape=(28, 28, 1), name='FeatureNet_ImageInput
CNN-LSTM可以通过在前端添加CNN层，然后在输出端添加具有全连接层（Dense）的LSTM层来定义。...---- CNN Model 作为更新，我们可以定义一个二维卷积网络（2D convolutional network），它由Conv2D和MaxPooling2D层组成，这些层被排列成所需深度的堆栈。...我们希望将CNN模型应用于每个输入图像，并将每个输入图像的输出作为单个时间步长传递给LSTM。 我们可以通过在TimeDistributed层中包装整个CNN输入模型(一层或多层)来实现这一点。...名为generate_examples()函数以要生成的图像大小和要生成的序列数作为参数。 生成并存储每个序列。...定义一个Conv2D作为一个输入层，带有两个滤波器（filters）和一个2×2卷积核（kernel）。习惯上使用两个滤波器和较小的卷积核。Conv2D将输出2个49×49像素。
层等 如何各个层基本信息，比如层的名称、权重、形状等 模型的编译、训练 如何将模型的精度和准确率指标进行可视化 如何使用TensorFlow的Tensorboard进行可视化 如何搭建基于函数式API的...(0.25)) # 输出层：10表示的最终数据的分类数目 model.add(Dense(10, activation="softmax")) # 多分类使用softmax激活函数 在多分类问题的最后全连接层中...第 8 层网络名称：dense 第 9 层网络名称：dropout_2 第 10 层网络名称：dense_1 每层形状 In [7]: for i in range(len(model.layers)...除此之外，你也可以通过localhost:6006到本地网页查看： 构建函数式模型 上面的模型是基于Sequention；下面对比构建出基于函数式API的等效模型： from keras.models...= Dense(10, activation="softmax")(drop3) # 第四步：实例化Model类：传入输入和输出信息 model = Model(inputs=cifar_input
选项包括 ‘valid’ 和 ‘same’。默认为 ‘valid’ activation: 激活函数，通常设为 relu。如果未指定任何值，则不应用任何激活函数。...强烈建议你向网络中的每个卷积层添加一个 ReLU 激活函数 input_shape: 指定输入层的高度，宽度和深度的元组。...层级具有 ReLU 激活函数。卷积操作每次移动一个像素。并且丢弃边缘像素。 Conv2D(64, (2,2), activation='relu') 3. MaxPooling2D 构建最大池化层。...summary() 方法会将模型每一层的参数个数，以及整个模型参数总数和可以训练参数个数显示出来，帮助我们非常便捷地掌握模型的复杂程度。可以看到，我们这个模型的一共有 528,054 个参数。...AlexNet 使用了 ReLU 激活函数和 dropout 层来避免过拟合这一方面走在了前沿。卷积层使用 $11 \times 11$ 大窗口。 ?
如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5（-5表示具有5个层），和原始的LeNet有些许不同，比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu。...3×3卷积核的优点： 多个3×3的卷基层比一个大尺寸filter卷基层有更多的非线性，使得判决函数更加具有判决性 多个3×3的卷积层比一个大尺寸的filter有更少的参数，假设卷基层的输入和输出的特征图大小相同为...现在再考虑一个问题：为什么一定要用1×1卷积核，3×3不也可以吗？考虑[50,200,200]的矩阵输入，我们可以使用20个1×1的卷积核进行卷积，得到输出[20,200,200]。...在论文中，这两个辅助LOSS单元的计算被乘以0.3，然后和最后的LOSS相加作为最终的损失函数来训练网络。...这种dense connection相当于每一层都直接连接input和loss，因此就可以减轻梯度消失现象，这样更深网络不是问题 需要明确一点，dense connectivity 仅仅是在一个dense
k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络 这些元素可以通过一个列表来制定，然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型。 ...，而决定返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层将输入层和输出层作为参数纳入通用模型中就可以定义一个模型对象...# 将输入层和输出层作为参数纳入通用模型中就可以定义一个模型对象 from keras.layers import Input from keras.layers import Dense from...# 定义输出层，使用最近的隐含层作为参数 y = Dense(10, activation='softmax')(x)#整个逻辑从输入到输出全都在y里面了 # 所有要素都齐备以后，就可以定义模型对象了...，参数很简单，分别是输入和输出，其中包含了 # 中间的各种信息 model = Model(inputs=input, outputs=y) # 当模型对象定义完成之后，就可以进行编译(定义损失函数，
我们在使用卷积神经网络或递归神经网络或其他变体时，通常都希望对模型的架构可以进行可视化的查看，因为这样我们可以 在定义和训练多个模型时，比较不同的层以及它们放置的顺序对结果的影响。...还有可以更好地理解模型结构、激活函数、模型参数形状（神经元数量）等 keras 中有一些现成的包可以创建我们的神经网络模型的可视化表示。...我们创建了用户定义的函数来分别构建具有不同数量的 CNN 层、池化层和最后的密集层的三个不同模型。...Visual Keras Visualkeras可以更容易地查看Keras的神经网络设计(可以单独查看，也可以作为TensorFlow的一部分)。...你可以用你自己的任何训练数据来替换它。 可以看到TensorBoard 始终会显示操作级别的图表，虽然对于每一层的架构并不明显，但是对于每一个操作缺失非常详细的。
，Conv2D，MaxPooling2D函数。...比如，在下面的代码中，使用 rmsprop 来作为优化器，binary_crossentropy 来作为损失函数值。...接下来，让向模型中输入数据，在Keras中是通过 fit 函数来实现的。也可以在该函数中指定 batch_size 和 epochs 来训练。...需要的只是一个简单的链接，因此只需要使用一个 Dense 层就够了，然后用线性函数进行激活。...还可以将多个数据集存储在单个文件中，遍历他们或者查看 .shape 和 .dtype 属性。 如果要保存训练好的权重，那么可以直接使用 save_weights 函数。
在这种情况下，DenseNet可以说是“继往开来”也不为过，作为2017年CVPR最佳论文（认真研读这篇论文，绝对会感觉心潮澎湃），DenseNet思想上部分借鉴了“前辈”ResNet，但是采用的确实完全不同的结构...作者将整个DenseNet理解为多个dense block以及其他层的组合，这样可以确保每个dense block的size统一方便concate。...此外，为了进一步压缩参数量，每两个dense block之间增加了1*1卷积操作，它和池化层配合构成了Transition layer，经过该层默认channel减半。...Batch大小指定为32，使用BN训练技巧，二次封装Conv2D。损失函数使用经典分类的交叉熵损失函数，优化函数使用Adam，激活函数使用Relu。...损失图像 准确率图像 可以对比之前的ResNet，显然，同一个数据集上同样的超参数设置，DenseNet的收敛速度快了很多(较快达到饱和准确率且这是诸多结构网络所能达到的最高验证集准确率)，但是这样的快速收敛的代价就是内存的巨大消耗
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